ข้ามไปที่เนื้อหาหลัก

บทความ

ทักษะสำคัญของเทรดเดอร์

ผมมีโอกาสได้ไปช่วยรุ่นพี่ท ่านหนึ่งสัมภาษณ์เทรดเดอร์ เข้าทำงานในบริษัท คำถามหนึ่งผมถามเทรดเดอร์ว่ า อะไรคือทักษะสำคัญในการเทรด  ? คำตอบที่ได้หลากหลายมากตั้ง แต่ความเก่งในการอ่านกราฟแท ่งเทียน ยันความอึดในการนั่งหน้าจอค อมพิวเตอร์ จริงๆแล้วมันเป็นของการตัดส ินใจ(ในเวลาที่จำกัด+บนสถาน ะการณ์ที่ไม่แน่นอนและความก ดดันของผลกำไรขาดทุน) ทักษะตรงนี้ฝึกมากประสบการณ ์มากมันจะทำให้ดีและมีประสิ ทธิภาพ ที่สำคัญมันเป็น t ransfer learning ที่สามารถนำไปใช้ในด้านต่าง ๆได้ ประเด็นเดี่ยวกัน ย้อนกลับมาที่คำถามหนึ่งเมื ่อเช้า ถามว่าไม่ใช่กราฟเทคนิคคอลเ ทรด จะได้ไหม คำตอบคือได้แน่นอน ถ้าคุณมีเครื่องมือ ที่ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลประก อบ"การตัดสินใจ" อย่างเป็นระบบ เป็นตรรกะ ไม่มีอคติทางอารมณ์ อคติทางความเชื่อ นอกจากนี้ต้องมีสิ่งเรียกว่ า Post-trading plan กระบวนการรับมือกับ outcome ที่เกิด ไม่ว่าจะผิดหรือถูก ต่อไป พวกนี้ต่างหากคือแก่นสำคัญ ที่เทรดเดอร์ใช้เวลาหลายสิบ ปีในการเรียนรู้ และพัฒนา edge ให้เกิดขึ้น ว่าแล้วก็ฝึกฝนกันต่อไป พัฒนากันต่อไปครับ ปล.ภาพประกอบจาก fidelity

The Ivy Endowments Portfolio

ปีนี้มีโอกาสได้ไปช่วยงาน wealth management ได้ไปทำ Quant เกี่ยวกับ Portfolio management strategies เยอะพอควร (ซึ่งค่อนข้างจะต่างจากการทำระบบเทรด เดี่ยวปลายปีจะมารีวิวให้ฟัง) ทำให้มีโอกาสได้ไปศึกษาพวก Endowments Fund ของอเมริกา หลายเจ้าในกลุ่มมหาวิทยาลัย ivy league ค่อนข้างหน้าสนใจมาก คือกลยุทธ์ไม่ได้ซับซ้อน แต่ผลงานระยะ 10-15 ปีนี้ค่อนข้างจะดูดีเลยทีเดียว บทความนี้ของ Markov Processes International เปรียบเทียบประสิทธิภาพผลตอบแทนของ endowments fund รายใหญ่มหาวิทยาลัยกลุ่ม Ivy League ซึ่ง AUM ทั้งกลุ่มสิริรวม $135.7 billion(ปี 2018) โดยทำการศึกษาในช่วงระยะเวลา 2008 - 2018 ผลออกมา พบว่าผลงานดูดีทีเดียว(โดยเฉพาะด้านความผันผวนรวมของพอร์ตทีค่อนข้างต่ำ ในขณะผลตอบแทนเป็นบวก ชนะเงินเฟ้อและมากกว่า RF) แต่สิ่งที่ผู้ศึกษาตั้งคำถามคือเรื่องของ ประสิทธิภาพ ที่เมื่อเทียบกันแล้ว พอร์ตของ endowments ทั้งหลาย แพ้พอร์ตประเภท 60/40 จุดที่น่าสนใจคือ Asset Class ที่เหล่า ผจก.กองทุนเลือก ผสมเพื่อลดความเสี่ยงรวม ในช่วงหลังหลายพอร์ตนำเอาพวก Venture Capital , Private equity และ Hedgefund เข้ามาร่วม

Empirical investigation of state-of-the-art mean reversion strategies for equity markets

เมื่อวานพูดถึงการผสมสองกลย ุทธ์คือ Mean reversion และ Trendfollowing ไป ไอเดียคือแทนที่จะเทรดสินค้ า asset class เดียว ด้วยกลยุทธ์เดียว ก็ผสม 2 กลยุทธ์ที่มีความได้เปรียบ ในพฤติกรรมตลาดแตกต่างกัน เพื่อขยายโอกาสการสร้าง return และ limit ผลกระทบจาก market volatility ตัวนี้คือ paper ที่ได้กล่าวถึงให้ลองไปศึกษ าเพิ่ม ชื่อ Empirical investigation of state-of-the-art mean reversion Mean re version จริงๆเป็น volatility based ซึ่งใช้โอกาสจาก volatility ได้ ซึ่งใน paper นี้ผู้วิจัยทดสอบให้เห็นถึง การตอบสนองของกลยุทธ์จากข้อ มูล S&P500 ช่วงปี 2000-2017 โดยทดสอบกับโมเดลย่อย ซึ่งเป็นการใส่ tactic ลงไปใน mean reversion ได้แก่ -passive aggressive mean reversion (PAMR) strategy, -on-line moving average reversion (OLMAR) strategy - transaction cost optimization (TCO) strategies key take away ที่น่าสนใจคือมันการคุม risk การหาจังหวะสร้าง return และปรับส่วนของ transaction cost ให้เหมาะสมกับภาวะตลาดผันผว น อีกประเด็นหนึ่งถ้าเทรด MR มาพอควรจะพบจุด exit สำคัญไม่แพ้จุด entry ทำอย่างไรจะ optimize ให้

Teaching traders to code in Python

บทความนี้ของ Saeed Amen ดีงามมากเขาแชร์ประสบการณ์ก ารสอนการเขียนโปรแกรม Python ให้กับเทรดเดอร์ใน Bank / Financial firms โดยสรุปใจความสำคัญ คือมันเป็นเรื่องดีที่จะเรี ยนรู้ Python Programming เพราะ python เป็น tools ที่ดี แต่สิ่งเป็นปัญหาคือ การเขียนตามตัวอย่าง จากคนสอนอย่างเดียว อาจจะได้ตัวอย่าง basic การเขียนโปรแกรม Python แบบทั่วไป แต่ไม่พอเพราะส่วนใหญ่ การไปใ ช้จริง ต้องมาจากโจทย์/ องค์ความรู้จริงจากประสบการณ ์การเทรดจริงในตลาด เพื่อนำมาประยุกต์ ซึ่งเทรดเดอร์จะมีความได้เป รียบในการเข้าใจ data แบบเชิงลึกช่วยการพัฒนาระบบ ได้ดีกว่าโปรแกรมเมอร์สาย IT ทั่วไป ดังนั้นเทรดเดอร์ต้องทำงานห นัก ฝึกฝน หัดเขียนโปรแกรม หัดประยุกต์ (ไม่ใช่แค่ copy&paste) Saeed Amen แนะนำให้เน้นการวิเคราะห์ข้ อมูล(มากกว่าการไปใช้ python เพื่อสร้างโมเดลทำนายอนาคตซ ึ่งมันใช้จริงไม่ได้) ทำความเข้าใจกับ market ช่วยในการพัฒนาระบบเทรด เช่นเดียวกันไม่ต้องกังวลที ่จะเปลี่ยนตัวเองจากเทรดเดอ ร์ไปเป็น coding guru เพราะมันไม่ใช่เรื่องจำเป็น (ในบริษัทใหญ่ เขาก็จ้าง Programmer อาชีพมาทำแหละ แต่เทรดเดอร์ที่เข้าใจ logic

ถ้าเกิดวิกฤตเศรษฐกิจ ธุรกิจอะไรจะรุ่ง ?

กระทู้นี้จาก pantip น่าสนใจดี เข้าไปนั่งอ่านคอมเมนต์แล้วก็ได้เห็น มุมมองความคิด ความรู้สึกอะไรเยอะดี ลองมานั่งตกผลึกความคิดพบว่า โอกาสจะเกิดวิกฤติเศรษฐกิจ ถ้าเราดูตามคำเตือน จากการวิเคราะห์ความเสี่ยงในระด้บเศรษฐกิจโลก ก็ต้องตอบว่าประมาทไม่ได้ แต่ในขณะเดียวกันมันก็ไม่น่ากลัวแบบสุด วิกฤติเศรษฐกิจ ถ้าเคยอ่านหนังสือ Big Debt Crises ของคุณ ray dalio จะเห็นว่า pattern การเกิดมีหลายแบบ หลายประเภท ถ้าไม่เป็น black swan ไม่น่ากลัวเท่าไหร่ ไม่หนักมากจากบทเรียนในอดีต IMF ก็เอาอยู่ (ตอนนี้ดูอเจนติ นา เป็นตัวอย่างได้) ขณะเดียวกันแบบหนักเช่น เวเนซุเอล่า ตรุกี ก็ถือว่าไม่ธรรมดาและกระทบหนัก อันนี้ถ้าประเทศแข็งแรง โอกาสจะเกิดก็ยาก ในด้านคนธรรมดา ถ้าไม่มีหนี้เยอะ ไม่มีภาระการเงินสูง มีอาชีพที่มั่นคงก็คงไม่น่ากลัว แต่ในภาคธุรกิจนี้อีกเรื่องเพราะ ถ้าวิกฤติเกิดบริษัทยังไงก็ต้องได้รับผลกระทบเต็มๆ ทั้งจากยอดรายได้ จากต้นทุนทางการเงิน และอื่นๆ คนทำธุรกิจ ต้องระวังให้หนัก สะสมสายป่านให้ยาวพอจะผ่านช่วง crisis และ recession ไปให้ได้(เฟส 2-5ปี) ส่วนธุรกิจที่จะรอดวิกฤติ จริงๆเราดูตัวอย่างได้ถ้าระดั

MAM vs PAMM

เมื่อเช้ามีน้องคนหนึ่งถามเรื่อง PAMM Account เขียนอธิบายไว้แล้ว ลองอ่านดู กรณีถ้าจะเปิดบัญชีก็คิดดีๆก่อนเพราะ ว่ามันมีค่า fee และบางโบรกเกอร์ก็มีขั้นต่ำด้วย เช่นเดียวกันไม่หมายความว่าจะการันตรีว่าจะได้กำไร ได้เงินทุนมาลงร่วมเสมอไป ........................... MAM กับ PAMM เป็นระบบ allocation และการบริหารบัญชี ซึ่งเป็นลักษณะปิดภายในโบรกเกอร์(ไม่สามารถข้ามโบรกเกอร์ได้) MAM ย่อมาจาก Multi-Account Manager เป็นลักษณ์ software ที่ ผู้บริหารเงินใช้เทรดหรือลงทุนผ่านบัญชีย่อยต่างๆ ที่อ าจจะมีกลยุทธ์หรือมีสัดส่วนของเงินต่างกัน ข้อดีมันง่ายอยู่ใน terminal เดียวหรือสามารถส่งคำสั่งครั้งเดียวแต่ execute บนบัญชีย่อยได้พร้อมกันในสัดส่วนเงินต่างกัน ตัวนี้จะมีที่นิยมคือของ MT4 MT5 และ Trade station PAMM ย่อมาจาก Percentage Allocation Management Module ตัวนี้ เป็นระบบบริหารเงิน ที่นักลงทุนสามารถร่วมลงเงินกับ Money manager ตามสัดส่วน และระบบจะแบ่งผลกำไร ตาม % เงินที่ลง PAMM นี้ซับซ้อนกว่าแค่โปรแกรมเพราะจะมีเงื่อนไขสัญญา ข้อตกลงทางกฏหมายและ Money manager สามารถขาร์จ ค่า fee จากผลกำไรได้ด้วย ตร

One of the Oldest Quants Is Going All-In With Robots

Millburn Ridgefield Corporation เป็นฟันด์ใหญ่ AUM $7.5 billion และเก่าแก่ยุค 1970s สาย quant-investing & trend following อีกแห่งที่ปีนี้ยังไม่ยอมแพ้ตลาดออกมาเดินหน้าลุย AI & Robot trading เต็มสูบ นำ AI มาใช่ร่วมกับการพัฒนาระบบ robot trading ในทุกsystematic strategies แทนการเทรดด้วยคน หลังการทดสอบและพัฒนามา 6 ปีพบว่า แนวทางนี้สามารถทำผลงานได้ดี ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการเทรด/ลงทุนตามโมเมนตรัมในแบบ global  macro และหมุน cross-asset ต่างๆ “The machine-learning approaches in a broad sense allow us to adapt relatively quickly to environments where alpha gets arbitraged away, or where the structure of the markets themselves changes,” , Barry Goodman อ่านเพิ่มเติม https://www.bloomberg.com/news/articles/2019-08-29/one-of-the-world-s-oldest-quants-is-going-all-in-with-robots

ความคาดหวัง(expectation)

ความคาดหวัง(expectation) มีทั้งด้านบวกและลบ ด้านบวกในดีกรีระดับที่พอเหมาะก็สามารถใช้เป็นแรงขับดันให้เราอยากก้าวหน้า อยากเรียนรู้ อยากฝึกฝนพัฒนาตัวเอง เพราะเราคาดหวังในผลของความสำเร็จที่เกิด ด้านลบ เจ้าความคาดหวัง นี้เป็นแรงกดดัน มหาศาลชั้นดีที่ทำให้ หลายต่อหลายคนต้องล้มเลิก หรือยอมแพ้ไป ทั้งความคาดหวังจากตัวเอง จากครอบครัว จากคนรอบข้าง การเป็นเทรดเดอร์ นั้นไม่ง่ายเหมือนที่นิยมโฆษณากัน ถ้ามีความคาดหวังที่กอบโกย ที่ทำเงินง่ายๆเร็วๆ ตั้งความคาดหวังไว้สูง สุดท้ายเจอกับโลกแห่งความจริง(Reality) เมื่อไม่ได้ตามหวัง ความผิดหวังนี้แหละครับ จะเป็นตัวบั่นทอนกำลังใจ และความมุ่งมั่นที่เดินไปยังเป้าหมาย ดังนั้นถ้าเข้ามาเป็นเทรดเดอร์ เริ่มต้นอย่าไปตั้งความคาดหวังสูงเกินจริง อย่าไปคิดว่าเราจะเก่งสุดชนะตลาดได้เสมอ บางจังหวะต้องหมอบ ต้องรอก็ต้องทน จะฝันทำกำไร 100% ต่อปีทำกำไรทุกวันมันก็เกินไป เพราะโลกความจริง มันไม่มีใครแจกเงินฟรีๆในตลาด ร้อยแปดพันเก้าที่เราควบคุมและคาดเดาไม่ได้ (สิ่งที่เราทำได้คือควบคุมความเสี่ยงของเราและรักษาตัวให้รอด) ที่สำคัญอย่าไปสร้างความคาดหวังให้กับคนรอบข้างหรือ

Managing Asia's interview with Ray Dalio

สัมภาษณ์ Ray Dalio พูดหลายเรื่องในสัมภาษณ์กับ CNBC นี้ยาวพอควรเรื่องที่น่าสนใจคือ ปมความขัดแย้งสหรัฐ และจีน ประเด็นหนึ่งที่ แกบอกเรื่องสงครามการค้า(trade war) ไม่ใช่ปมความขัดแย้งที่น่ากลัวที่สุด(สุดท้ายมันก็ต้องอยู่บนระบบผลประโยชน์ของสองฝ่าย) แต่ 2 ประเด็นความขัดแย้งที่จะทวีขึ้นเรื่อยๆ ได้แก่ประเด็นเรื่องของ Technology ด้านธุรกิจเอกชนและด้านการทหาร (ก่อนนี้ได้เห็นกรณีบริษัท Huawei ของจีน) คุณ ray dalio บอกว่า Tech ก ลายเป็นตัวขับดันเศรษฐกิจและความได้เปรียบในการแข่งขันอุตสาหกรรมต่างๆ รวมไปถึงประเด็นที่สามด้าน Geopolitical การขยายอิทธิพลในภูมิภาคต่างๆที่จะชนกันระหว่างจีน สหรัฐ นอกจากนี้ยังมีการแสดงความคิดเห็นเรื่องอื่นๆ แต่ก็คล้ายๆเดิมที่ ray dalio ออกสื่อก่อนหน้า แกยังมองเรื่อง recession ทางเศรษฐกิจ, ความขัดแย้งทางสัมคมและการเมืองที่อาจจะเกิด รวมไปถึงความกังวลภาวะไม่ปกติทางเศรษฐกิจที่เกิดช่วง ธนาคารกลางหมดเครื่องมือ หลังอัด QE และกดลดอัตราดอกเบี้ยให้ต่ำ แล้วไม่สามารถพยุงเศรษฐกิจให้ไปต่อได้ รวมไปถึงการนำมาซึ่ง สงครามค่าเงิน หรือ currency war (การแข่งกันกดค่าเงินของประเทศให้อ่

Top 5 Reasons You're Losing at Poker

ทบทวนที่อาจารย์ Daniel สอนใหม่อีกรอบ แปะโน๊ตย่อสรุปเอาไว้ 1. Tilt อารมณ์ ต้องจัดการ บริหารและรู้จุดควร cut loss เลิกเล่นแล้วถอยออกมา เมื่อไม่สามารถ focus ในเกมส์ได้ ใจนิ่งไม่พอติดกับผลการแพ้ก่อนหน้า จนไม่สามารถเอาชนะอารมณ์ แรงกดดัน ความเครียดทำให้เกิด bias ภาวะนั้นทำให้ตัดสินใจได้แย่ 2. Poor Fundamental บางเรื่องมันต้องใช้ความรู้ เรียนรู้ทักษะ วิธีการ แทคติกต่างๆ ดู youtube เยอะๆ 3. The Games are too tough ผลงานดีแค่ไหน บางทีก็เจอผู้เล่น เก่งกว่าเราได้เสมอ พยายามเต็มที่แต่ก็ยังแพ้ บางทีเราก็ต้องยอมรับกับมัน 4. You have become too predictable ทำเหมือนเดิม กระบวนท่าเดิมอาจจะเคยชนะ ยิ่งเล่นแข่งกับผู้เล่นเดิม ที่เคยเล่นกันมาก่อนบ่อยเข้าก็แพ้ได้ ย่อมเสียเปรียบโดนจับทางได้ 5. Bad luck เกิดได้ระยะสั้น ถ้าเล่นติดกันนานเกิน 1000 hr ยังขาดทุน ยังแพ้อยู่นั้นเกิดจากสาเหตุความผิดพลาดอื่นแล้ว ฟังฉบับเต็มจาก https://www.youtube.com/watch?v=QTMhuD0XEcY

Recession fears among fund managers

ช่วงเดือน กย. ที่ผ่านมา Bank of America Merrill Lynch ทำการสำรวจความคิดเห็นเหล่า Fund Manager จำนวน 235 ความคิดเห็น(ผู้บริหารกองทุนขนาดใหญ่ สิริรวม AUM ทั้งหมด $683 billion) พบว่าจำนวน 38% ยังเชื่อว่ามีโอกาสความน่าจะเป็นที่จะเกิด recession ในปีหน้า แม้ปัจจุบัน ระดับ risk of a global recession ยังสูง แม้ธนาคารกลางต่างๆหันกลับมาใช้นโยบายผ่อนปรนทางการเงินเพื่อกระตุ้นเศรษฐกิจ 40% ความกังวลปมปัญหาเรื่อง tail risks ผลกระทบจาก trade war ของสหรัฐและจีน ผลสำรวจ 30% คาดหวังว่าจะจบก่ อนการเลือกตั้งใหญ่ของสหรัฐในปี 2020 นอกจากนี้ยังมีประเด็นความวิตกกังวล bond market bubble , การไร้ประสิทธิภาพของนโยบายทางการเงิน ที่มีการอ้างถึงในสาเหตุการถดถอยราวๆ 13% อ่านเพิ่มเติม https://www.cnbc.com/2019/09/17/recession-fears-among-fund-managers-rise-to-highest-level-in-a-decade.html

Rogue Trader 2019, บทเรียนเตือนใจของเทรดเดอร์

-เมื่อวันศุกร์ที่ผ่านมา Mitsubishi UFJ บริษัทแม่ของ Petro-Diamond Singapore รายงานแถลงข่าว กล่าวโทษการขาดทุนครั้งใหญ่ จาก rogue trader ที่ทำการเทรดสัญญาอนุพันธ์น้ำมันโดยไม่รับการอนุญาต ปลอมแปลงรายการเทรดโดยละเมิดกฏ risk-management ของบริษัท -การเทรดไม้ใหญ่ ใน derivatives ทำให้เกิดการขาดทุนมหาศาลจากสัญญาอนุพันธ์น้ำมันจำนวน 320 ล้านเหรียญ -ธนาคารไม่ระบุชื่อเทรดเดอร์ รายละเอียดเบื้องต้นเป็นชาวจีน เริ่มท ำงานปลายปี 2018 กับบริษัทลูก Petro-Diamond Singapore ดูแลการเทรดน้ำมันให้กับบริษัทลูกค้าในจีน บริษัทได้ทำการไล่เทรดเดอร์ออกทันที พร้อมตรวจสอบรายการเทรดทั้งหมดและกำลังดำเนินคดีทางกฏหมาย - บริษัทระบุเทรดเดอร์คนนี้เคย เทรดสถานะสัญญาอนุพันธ์น้ำมันโดยไม่รับอนุญาตมาก่อนช่วงต้นปี แต่ด้วย การขาดทุนที่ไม่มากทำให้ตรวจไม่พบ มีการรายงานการขาดทุนตั้งแต่ช่วงเดือน july ราคาน้ำมันปรับตัวลงหนัก จนผิดสังเกตและตรวจพบความผิดปกติในช่วงเดือน August เมื่อมาเกิดเหตุกรณีซาอุที่ราคาน้ำมันผันผวน โดดวิ่ง +20% ในวัน ทำให้ สถานะที่เทรดเดอร์ขาดทุนจำนวนมาก ทาง PDS ทำการปิดสถานะของสัญญาทั้งหมด - นักวิเคราะห์มองว่

Quantitative easing is back.

สิ้นสุดยุค Quantitative Tightening สัญญาณการเริ่มต้น QE (Quantitative Easing) ของธนาคารกลาง รอบใหม่ Fed: easing ECB: easing BOE: easing BOJ: easing Denmark: easing Australia: easing Brazil: easing Russia: easing India: easing China: easing https://www.bloomberg.com/news/articles/2019-07-23/quantitative-tightening-to-end-as-central-banks-sound-retreat

วิกฤติการเงินมารอบนี้ Quant จะรอดไหม??

มีคนถามว่าถ้าวิกฤติการเงินมารอบนี้ Quant จะรอดไหม?? ...................... จริงๆเหมือนที่เคยบอกว่า การจะรอดไม่รอด ไม่ได้อยู่ที่กลยุทธ์การเทรด มันอยู่ที่การบริหารความเสี่ยง(risk management) ดังนั้นไม่ว่าจะใช้ quant trading ,จะสายเทคนิคอล หรือนั่งนับดวงดาว ถ้าบริหารความเสี่ยงเป็น วิกฤติมายังไงก็เอาอยู่ ขณะเดียวกันถ้าไปนั่งมโนเดาทิศทางราคาหรือเอาแต่ over trading สุดท้ายก็ไม่รอดอยู่ดี แต่อีกมุมหนึ่งการใช้ quantitative method ที่มีการทำ Data Analysis กับข้อมูลจำนวนมากอย่างดี แล้ว นำมาวางกลยุทธ์บริหารความเสี่ยง ย่อมจะยิ่งทำให้เกิดประสิทธิภาพขึ้นไปอีก ผมมีโอกาสได้อ่าน paper วิจัยหนึ่งน่าสนใจมากอยากมาแชร์ ชื่อ What Happened to the Quants in August 2007? สะท้อนให้ประเด็นที่ผมสื่อให้ฟังชัดดี วิกฤติรอบที่แล้วการบริหารความเสี่ยงที่ดีโดยเฉพาะ risk parity นี้รอดช่วง 2007 2008 และทำเงินกลับมาได้เร็ว ขณะเดียวกันกลุ่มโฟกัส maximum return เจอการขาดทุนหนักในช่วงวิกฤติ ปัจจัยหลักอันหนึ่งที่กระทบทุกกลยุทธ์การเทรด มาจากความผันผวนของราคา ที่เกิดจากการไหลออกของเงินจากตลาดหุ้นทั่วโลก(และสินทรัพ

FX Robot trading 2019 (Beginners level)

คลิปวีดีโอสอนการพัฒนาระบบเทรดแบบ Robot trading บนโปรแกรม Meta trader4 ความยาวราวๆ 7 ชม.กว่า ท่านสนใจลองเข้าไปศึกษาเพิ่มเติมได้ จาก link ด้านล่าง Content - Intro to Metatrader4 platform - Programming in MQL4 - Devloping Metatrader4 Indicator - Metatrader4 Script - How to Create Robot Trading with EA - Back Testing & Forward Testing - System Evaluation - System Optimization ปล. น้องที่รอ ประเด็น machine learning ต่อกับ MQL4 ขอไว้ก่อนนะครับ เพราะมัน มีประเด็น advance อนาคตจะสอนการยิงผ่าน WebRequest ไปช่อง python flask API แทน สะดวกกว่า ง่ายกว่าในการบริหารจัดการ https://www.youtube.com/playlist?list=PLm21We5eSHK8Dzm1YDOB0cwm2Nf8yG_9C&fbclid=IwAR18Anl8893RMzLT4E-xt-idHrgWbFzIXqjC68WnP6vAMb_aTFY2d8FnWBM

J.P. Morgan’s Volfefe Index

JPM ทำ Volfefe Index โมเดลที่สร้างจากการ tweet ข้อความ ความคิดเห็นของ ปธน โดนัล ทรัมป์ พบว่ามีผลต่อ implied volatility ใน 2Y และ 5ํY Treasury notes นอกจากนี้ยังจำแนกให้เห็นตัวอย่าง keyword สำคัญมีผลต่อ market sentiment เช่น “China,” “billion” and “products” ปริมาณข้อมูลการทวิตของโดนัลทรัมป์ ก็ไม่น้อยทีเดียว กว่า 4,000 ครั้งจากปี 2018 ถึงปัจจุบัน เฉลี่ยขั้นต่ำ 10 ข้อความต่อวัน มีข้อความสำคัญ 146 ครั้งที่สัมพันธ์กับความผันผวนของตลาด โดยเฉ พาะข้อความที่มีการ retweets ต่อๆจำนวนมาก อ่านต่อ https://www.marketwatch.com/story/are-trump-tweets-influencing-bond-volatility-jp-morgans-volfefe-index-aims-to-find-out-2019-09-09

Hedge Fund Lost $1 Billion Betting On Argentinian Bonds Last Month

กรณีศึกษา Autonomy Capital ของ Robert Gibbins เพิ่งขาดทุนในพันธ์บัตร อเจนตินา จากการ concentrated bets ไม้ใหญ่ที่เล่นกับ economic recovery ของประเทศ Argentina ช่วงปี 2018 ซึ่งจบปีทำผลตอบแทน 17% ทำให้มีการเพิ่มสถานะในการเดิมพันกับการฟื้นตัวของเศรษฐกิจอเจนตินา แต่สิ่งที่ไม่คาดก็มาเกิดในปี 2019 เมื่อทั้งตลาดพันธ์บัตร ค่าเงิน และตลาดหุ้นของ อเจนตินาร่วงลงรุนแรง จากความกังวลทางการเมือง(แพ้โหวตของรัฐบาล Macri)และปัญหาหนี้ สิริรอบนี้ฟันด์ของ Robert Gibbins พอร์ตโดนผลกระทบขาดทุนไป  $1 billion อ่านเพิ่มเติม https://www.zerohedge.com/news/2019-09-05/former-lehman-traders-hedge-fund-lost-1-billion-betting-argentinian-bonds-last

การประมาณมูลค่าของ GOLD

ไปหาข้อมูลมาให้ นำเสนอโดย Holger Zschäpitz ใช้ข้อมูลที่คำนวณและทำโดย Deutsche Bank จากข้อมูลราคาทองคำอดีต(1960-2019) ผลออกทองคำมีความสัมพันธ์กับเงินเฟ้อ โดยจุด peak ของราคาทองคำ อิงกับภาวะ high inflation ยกตัวอย่างช่วง subprime crisis หลังจาก QE ราคาทองไป $2,127/oz ( Sep5, 2011) (แล้วมันก็ดิ่งนรกใ นเวลาต่อมา) ภาพ chart นี้ดี อิงแนวคิดการ valuation ตัว gold ด้วยเงินเฟ้อ เพื่อหาค่า real gold price นอกจากนี้ยังระบุ event เหตุการณ์อดีต ให้วิเคราะห์ประกอบด้วย อ้างอิง https://twitter.com/Schuldensuehner/status/1168820427529117696

Expected real returns are scarily low

มีโอกาสได้ อ่านบทความของ Mark Rzepczynski เขียนถึงบทวิจัยของ GMO LLC ทำโมเดลการพยากรณ์ Return & Volatility ใน asset ประเภทต่างๆ (ระยะ 7 ปี และ 10 ปี) ผลที่ออกมาเทียบ 7 ปีกับ 10 ปีไม่ต่างมาก จากปัจจัยเสี่ยงและสภาพเศรษฐกิจดูเหมือนการคาดการณ์ จะพบ return ใน asset ต่างๆทั้งแบบ เสี่ยงและปลอดภัย ระดับ expected return ค่อนข้างต่ำ ระดับ expected volatility ยังกว้าง บทความชี้ให้เห็นว่า โมเดลการไล่ล่าเอาชนะตลาด( market beta )หรือ high risk high return แบบอดีตอาจจะไม่เกิดได้ง่ายแล้ว(retur n จำกัด, ขณะที่ ความผันผวนสูง) เช่นเดียวกันการจัดพอร์ตแบบ stock& bond portfolios (60/40) ก็อาจจะไม่ work เพราะ bond ส่วนใหญ่ expected return ติดลบ ดูเหมือนการกระจายหรือผสมแบบหลายกลยุทธ์ และ dynamic rebalancing ตามภาวะความเสี่ยงที่เกิด น่าจะเป็น solution ที่มีโอกาสความน่าจะเป็นในการรับมือกับภาวะความไม่แน่นอนได้เหมาะสมกว่าวิธีการเดิม อ้างอิงจาก https://mrzepczynski.blogspot.com/2019/09/expected-real-returns-are-scarily-low.html

พฤติกรรมตลาดหุ้นและการจัดการกับความเสี่ยง

ตลาดหุ้น ย่อมมีวัฏจักร มีรอบของมัน เมื่อเช้ามีพี่ท่านหนึ่งๆถามว่าน่ากลัวไหม ตอบตรงๆก็คือไม่น่ากลัว ถ้าเราเข้าใจเพราะมีหมี ก็มีกระทิง สิ่งที่เราทำได้คือ เข้าใจพฤติกรรมตลาด(การทำ data analysis) และวางแผนรับมือกับความเสี่ยง(Risk Management) สิ่งสำคัญคือชั้นคือการทำการกระจายความเสี่ยง(Risk Parity or Max Diversification) ภาวะตลาดหุ้นปัจจุบันที่ไม่มี edge มากก็ไม่จำเป็นต้องโฟกัส ไปที่ asset class เดียว ใช้กลยุทธ์การบริหารจัดการพอร์ตมาช่วย กระจาย risk ไปหลากหลาย asset ที่มีพฤติกรรม ราคาตอบสนองกับปัจจัยเสี่ยง ปัจจัยลบที่แตกต่างกัน เพราะเมื่อเกิด market crash ที่มาพร้อม high volatility ตัวระบบเทรด ที่เทรดอยู่บน asset เดียว ,ตลาดเดียว เช่นหุ้น มันมักเอาไม่อยู่ ภาพนี้เอามาจากรายงานของ Dimensional Fund Advisors LLC จำแนกขนาดและระยะเวลาของดัชนี S&P500 แยกตามภาวะตลาดหมี และ ตลาดกระทิง ย้อนกลับไปตั้งแต่ปี 1926 รอบนี้นับจาก 2007 ตลาดกระทิง วิ่งขึ้นมากว่า 126 เดือน(ย้อนตัวไม่เกินระดับ threshold -10%) ไม่มีใครรู้ว่าอนาคต ดัชนีจะไปต่อได้อีกนานแค่ไหน แต่สิ่งที่พบคือความผันผวน เกิดขึ้นเรื